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出版者:第1版 (2007年9月1日)

作者:董振海

出品人:

页数:542

译者:

出版时间:2007-9

价格:56.80元

装帧:平装

isbn号码:9787121049309

丛书系列:

图书标签:

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深入探索现代数据科学与高性能计算：下一代计算范式下的编程实践 一本面向未来，专注于前沿计算范式、高效算法实现与复杂系统集成的综合性技术著作。 本书旨在填补当前市场上关于特定软件版本（如MATLAB 7）知识介绍的局限性，聚焦于当代数据科学、高性能计算（HPC）以及跨平台系统集成所必需的核心技能与理论框架。我们不探讨任何特定旧版软件的语法细节，而是将读者的视野提升到更广阔的、支撑现代工程与科研计算的基础技术栈。 --- 第一部分：现代计算环境与并行化基础 本部分内容着重于构建高效、可扩展的计算基础，这是任何复杂应用得以实现的前提。我们将彻底绕开历史遗留的特定工具版本限制，直接深入到通用并行计算模型和现代语言特性。 第一章：面向现代架构的编程思维重塑 本章探讨了从串行思维到并行思维的范式转换。内容涵盖冯·诺依依曼瓶颈的现代解读，以及如何根据目标硬件（多核CPU、GPU、FPGA）来设计算法结构。重点分析任务级并行 (Task Parallelism) 与数据级并行 (Data Parallelism) 的适用场景，并介绍现代编程语言（如Julia、Python生态中的高性能库）如何原生支持这些模型。内容深入到内存层级结构（L1/L2/L3缓存、主存、SSD）对算法性能的决定性影响，强调数据局部性在高性能计算中的核心地位。 第二章：异构计算与通用图形处理器编程模型 这是本书的核心章节之一，聚焦于如何利用GPU强大的浮点运算能力进行通用计算（GPGPU）。我们将深入讲解CUDA/OpenCL等主流并行计算API的抽象概念，但重点不在于特定API的调用细节，而在于“内核函数”的设计哲学。内容包括线程束（Warp/Wavefront）的调度机制、共享内存的优化使用、以及全局内存访问的合并策略。本章还将介绍领域特定语言（DSL） 在简化GPGPU编程方面的趋势，以及如何平衡硬件的底层控制与上层抽象的效率。 第三章：分布式计算框架与集群管理 本章探讨如何将计算任务扩展到多节点集群环境。内容涵盖消息传递接口（MPI）的现代实现与替代方案（如RPC框架），重点剖析一致性模型与同步机制在分布式内存系统中的挑战。我们详细分析了MapReduce的演进与Spark的弹性分布式数据集（RDD）模型，侧重于理解数据分区、容错机制和作业调度策略。此外，还探讨了现代容器化技术（如Docker、Singularity）在HPC作业提交与环境一致性维护中的关键作用。 --- 第二部分：高级算法与数值分析的工程实现 本部分聚焦于将理论算法转化为稳定、高效、可维护的工程代码，侧重于处理大规模、高维数据所需的专业技术。 第四章：稀疏矩阵运算与图计算核心 在现代科学计算中，数据结构往往是稀疏的（如有限元网格、社交网络）。本章深入讲解不同稀疏矩阵存储格式（CSR、CSC、BSR）的优劣势，以及如何基于特定计算模式（如矩阵向量乘法、LU分解）动态选择最佳存储格式。内容延伸至大规模图算法的并行实现，包括PageRank、最短路径算法（如Dijkstra与Bellman-Ford）在共享内存与分布式内存上的优化策略。 第五章：优化求解器与迭代方法 本章系统性地介绍了求解线性与非线性方程组的高级迭代方法。内容涵盖预条件子的构建原理（如代数多重网格AMR、IC/Bjacobi），以及如何结合非线性优化方法（如牛顿法、拟牛顿法L-BFGS）来处理大规模系统。重点在于收敛性分析、误差估计以及如何利用硬件特性（如SIMD指令集）加速迭代过程中的内积运算。 第六章：数据驱动的数值方法（Machine Learning的交叉点） 本章探讨如何利用现代机器学习工具栈来增强传统数值计算。这包括使用深度学习模型来构建高效的代理模型（Surrogate Models） 来替代昂贵的高精度模拟，以及利用自动微分（AutoDiff） 技术来高效计算高维梯度和雅可比矩阵，这对于复杂的参数估计和数据同化至关重要。本章讨论了Tensor/张量计算的底层实现，及其与现有高性能库（如BLAS/LAPACK的现代替代品）的集成方式。 --- 第三部分：系统集成、数据持久化与可靠性设计 本书的最终目标是实现能够在实际生产环境中运行的复杂系统。这要求对数据管理、接口设计和系统健壮性有深刻理解。 第七章：高性能I/O与内存映射文件技术 处理TB级数据时，I/O速度往往成为瓶颈。本章不关注简单的文件读写API，而是深入探讨异步I/O模型、零拷贝（Zero-Copy）技术，以及如何利用内存映射文件（mmap） 来实现高效、低延迟的大规模数据访问。内容还包括现代并行文件系统（如Lustre, GPFS）的访问模式优化技巧，以及如何设计数据结构以适应缓存友好的序列化/反序列化过程。 第八章：跨语言接口与软件互操作性 在现代工程实践中，单一语言无法解决所有问题。本章专注于构建健壮的软件桥梁。详细解析了Foreign Function Interface (FFI) 的原理，特别是如何安全地从高级脚本环境调用底层C/C++或Fortran编译的代码库。内容涵盖数据类型和内存布局的跨语言兼容性处理，以及使用Protocol Buffers或FlatBuffers等机制实现高效、语言无关的数据序列化与网络通信。 第九章：计算的可复现性、版本控制与部署策略 本书强调科学计算的严肃性，即结果必须是可验证的。本章探讨计算环境的版本控制，不仅仅是源代码，还包括依赖库的版本、操作系统环境和编译器选项。我们详细介绍了容器化技术在确保计算环境隔离与可移植性方面的实际应用。最后，内容延伸至工作流管理系统（如Snakemake/Nextflow） 在编排复杂、多阶段模拟任务中的优势与实现细节，确保整个实验流程的透明性与自动化。 --- 总结： 本书是一份献给寻求突破传统工具限制、致力于解决前沿工程问题与科学挑战的专业人士的指南。它提供的不是一套固定的语法手册，而是一种面向未来计算架构、高效资源利用、以及稳健系统集成的核心能力。通过对并行模型、异构加速、分布式框架及高性能I/O的深入剖析，读者将能驾驭任何规模的计算任务，无论底层使用的具体编程语言和工具如何演变。

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坦白讲，我是一个对用户界面（GUI）开发有强烈需求的人。以往我用MATLAB做分析，结果出来后总感觉少了一层包装，用户体验比较差。我一直在寻找一本能把GUIDE或者App Designer（虽然这本书是基于7代，但其理念是相通的）讲得透彻的书籍。翻开这本书的GUI相关章节，我简直欣喜若狂。作者没有局限于拖拽控件，而是深入探讨了事件驱动编程模型在MATLAB中的实现机制。它详细解析了回调函数（Callback Function）的生命周期管理，以及如何有效地在不同控件之间共享数据，避免全局变量滥用带来的混乱。书中的示例项目设计得非常贴合实际工作需求，比如构建一个实时的仪表盘监控系统，或者一个参数交互式调整的模拟器。看完这些章节，我感觉自己真正掌握了如何将那些复杂的后台计算引擎，通过一个用户友好的界面展示出来，极大地提升了我的项目交付质量。对于任何希望把MATLAB代码变成“成品软件”的人来说，这部分的价值简直是无价之宝。

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这本《精通MATLAB 7编程与数据库应用》简直是为我们这些常年与数据打交道，又希望流程能更自动化一点的工程师们量身定做的宝典！我一开始拿到手还真有点打鼓，毕竟MATLAB的版本更新挺快，担心七代的知识点会不会有些过时。可事实证明，我的担忧完全是多余的。这本书的深度和广度超乎我的想象。它并没有仅仅停留在基础的矩阵运算或者简单的绘图上，而是非常扎实地讲解了如何构建复杂的M文件，尤其是涉及到面向对象编程（OOP）的部分，讲解得极其清晰，即便是初次接触MATLAB OOP概念的读者也能迅速抓住要领。更让我惊喜的是，它对于性能优化的探讨。书中给出了不少实用的“黑科技”，比如如何利用向量化操作替代低效的循环，以及如何正确地使用MEX文件来加速那些计算密集型的核心算法。阅读这些章节时，我仿佛有位经验丰富的老前辈在我旁边手把手指导，每一个参数的调整、每一个函数调用的时机，都解释得头头是道，让我写出的代码运行效率提升了不止一个档次。对于我们日常需要处理海量科学计算任务的团队来说，这本书提供的优化思路和实践技巧，其价值简直是无可估量。

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这本书的阅读体验，给我的感觉是极其“实在”和“接地气”。它不像某些高深的学术著作那样高高在上，也不像一些入门教程那样浅尝辄止。作者的语气非常诚恳，总是在提醒读者注意常见的陷阱和容易忽略的细节。比如，在处理大型矩阵的内存管理时，书里专门用一节讨论了如何利用稀疏矩阵（Sparse Matrix）的优势，并详细对比了不同存储方式下的内存占用和运算速度差异。这种对细节的极致关注，体现了作者深厚的工程经验。此外，书中的代码示例质量非常高，结构清晰，注释详尽，可以直接拿来修改和应用。更重要的是，它培养了一种严谨的编程习惯，比如如何有效地进行代码调试（Debugging）、如何编写健壮的错误处理机制（Try-Catch 结构的使用），这些都是在实际工程项目中保证系统稳定性的关键。总而言之，这本书不仅仅是一本工具书，更像是一份系统化的MATLAB工程化实践指南，读完之后，我的编程自信心和解决实际问题的能力都得到了显著增强。

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说实话，我对技术书籍的要求总是特别高，因为很多号称“精通”的书籍，读完后感觉自己只是从“门外汉”升级到了“初级用户”。但这本《精通MATLAB 7编程与数据库应用》完全打破了我的固有印象。它的结构设计非常巧妙，前半部分构建了坚实的MATLAB核心编程基础，语法细节讲解得非常到位，连那些边缘函数的使用场景和注意事项都写得清清楚楚，简直是查漏补缺的利器。但真正让我眼前一亮的是后半部分，也就是它名字中提到的“数据库应用”。在很多MATLAB书籍中，这部分内容往往沦为鸡肋，简单提一下ODBC连接就草草收场。然而，这本书却深入挖掘了如何利用MATLAB与SQL Server、Oracle等主流数据库进行高效、安全的数据交互。它不仅演示了如何编写SQL查询语句，更重要的是讲解了如何设计数据结构、如何将查询结果无缝映射到MATLAB的数据结构中进行后续处理，反之亦然。这种从计算到存储、再到数据回写的完整闭环设计，对于需要构建数据驱动型分析系统的用户来说，简直是福音，极大地拓宽了MATLAB的应用边界。

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我通常阅读技术书籍的习惯是先快速翻阅目录，看作者的思路是否连贯，逻辑是否严密。这本《精通MATLAB 7编程与数据库应用》的组织方式，让我有一种渐进式的学习体验。它不是简单地罗列函数手册，而是围绕着实际的应用场景来组织章节。比如，在讲解文件I/O时，它会对比CSV、Excel、HDF5等不同格式的优劣和适用场景，而不是孤立地介绍`csvread`和`xlsread`。最妙的是，作者在阐述复杂算法（比如滤波、优化求解器）时，不仅给出了代码实现，还配有大量的图示来解释背后的数学原理和代码逻辑的对应关系。这种图文并茂、理论与实践紧密结合的叙述风格，让枯燥的编程概念变得生动起来。我发现自己不再是死记硬背语法，而是真正理解了“为什么”要这样写，这对于提升编程思维的层次至关重要。它鼓励读者去思考底层逻辑，而不是仅仅停留在调用API的层面，这才是“精通”二字真正的含义所在。

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相对其他关于matlab的书，我觉得其他书只是把帮助文件翻译出来而已，而这本写出很多其他书没有的知识，纯属个人见解

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